SEO記事の制作を、
自社で回せる体制へ。
AI駆動SEOコンテンツ内製化支援｜記事の量産と最適化を自社で回す
SEOの成果は、記事を公開した時点では決まりません。公開後に数字を確認し、伸びていない記事を直していく反復が必要です。本サービスは、製品を理解した現場の担当者が指示を出し、リサーチ・執筆・入稿はAIが担う体制を構築します。
（記事制作＋CMS公開）2〜3日→0.5H
記事を増やしても、SEOの成果が伸びない理由
「記事は増えているが、流入が伸びない」。原因は本数だけではなく、公開したあとのプロセスにあります。
公開した記事が、そのまま放置される
順位が伸びていない記事を特定し、内容を見直す反復まで手が回らず、公開時点の状態で止まっている記事が積み上がっていきます。
リライトは、外部に発注しにくい
どこをどう直すかの判断が先に必要で、その判断には自社の検索データへのアクセスが要ります。1本あたりの改善は小さく、都度発注するとコストが見合わない場合が多いです。
委託先は、製品と顧客の文脈を持たない
記事の方向性を決めるには、製品の強みや顧客の検討プロセスの理解が必要です。この文脈がない状態では、改善の方向が定まりにくくなります。
AI検索への対応が後回しになる
構造化データ、引用されやすい書き方、エンティティの整理。やるべきことは増えましたが、外部委託の枠組みでは着手されないまま残ります。
コストが記事本数に比例して増える
記事単価と本数の積で費用が決まるため、コンテンツを増やす判断とコストを抑える判断が対立します。
記事を増やす体制と、記事を直す体制は別のものです。SEOの成果は、この2つが揃って初めて積み上がります。
検索の入口が、リンク一覧から「回答」に変わりつつある
検索エンジンが上位リンクを並べ、ユーザーがそれを開く。この前提が崩れはじめています。SEOの目的そのものを捉え直す必要があります。
検索結果にAIの要約が入る
検索結果の上部に、AIが複数の情報源をまとめた要約が表示される領域が広がっています。ユーザーはリンクを開かずに答えを得られるため、上位表示していてもクリックに至らない場面が増えます。
検索自体がAIアシスタントに移る
検索エンジンではなくAIアシスタントに直接質問し、その回答に添えられた出典リンクからサイトに到達する経路が生まれています。従来の検索順位とは別の土俵です。
「表示されたか」と「読まれたか」がずれる
表示回数が維持されていてもクリックが減る、という現象が起きます。順位とクリックだけを見ていると、この変化を見落とします。
SEOの目的は「クリックを取ること」から、「AIにも人にも、出典として選ばれること」へ広がりました。基礎が不要になったのではなく、基礎の上に「引用される設計」が積み増しになっています。
SEO効果は、量産と最適化の両方で決まります
検索順位もAI回答での引用も、記事を公開した時点では決まりません。公開後に表示回数・順位・流入・コンバージョンを確認し、検索意図とずれている記事、あと一歩で上位に届く記事を特定して直していく。この反復が、成果の積み上がりを決めます。
つまりSEOコンテンツの運用には、2つのループが必要です。新しい記事を作り続ける「制作ループ」と、既存の記事を改善し続ける「最適化ループ」です。多くの企業では前者だけが回っており、後者が回っていません。
なぜ最適化の反復は外部委託では回りにくいのか
発注の単位を作りにくい
リライトは「何をどう直すか」の判断が先に必要です。その判断には自社の検索データと、記事ごとの狙いの記録が要ります。判断を済ませてから発注するなら、判断の部分は結局自社で行うことになります。
文脈の共有コストが毎回発生する
改善の方向を決めるには、製品の強み、顧客の検討プロセス、営業現場での反応の理解が必要です。この文脈を外部と共有し続けるコストは、記事1本の改善に対して大きすぎます。
単価と改善規模が合わない
1本あたりの改善は、見出しの追加や情報の更新といった小さな単位です。都度の発注では、費用も調整の手間も見合わない場合が多いです。
内製化に必要な4つの要素
| 必要な要素 | 内容 |
|---|---|
| ① 仕組み | 制作から公開までと、計測から改善までを繋いだ自動化の流れ |
| ② 型 | キーワードの選定基準、記事構成のテンプレート、構造化データの方針、リライトの判断基準 |
| ③ スキル | プロンプト設計、構成の作り方、レビューと改善の観点 |
| ④ 運用 | 承認フロー、見るべき指標、改善の判断基準と実行のサイクル |
ツールを契約するだけでは①の一部しか揃いません。本サービスは、この4つを制作と最適化の両方について構築し、貴社に定着させます。
外注・手作業から、量産と最適化が回る体制へ
BEFORE
記事は1本ずつ完成しますが、公開後に手が入りません。制作の負荷が高いほど、最適化に割ける時間はなくなります。ノウハウは社外に蓄積され、コストは本数に比例します。
AFTER
制作の作業が自動化されることで、担当者の時間が「作る」から「どれを狙うか、どれを直すか」の判断に移ります。この時間が生まれることが、最適化ループが回り始める条件です。
| 指標 | 自動化前 | 自動化後 |
|---|---|---|
| 1本あたりの制作工数 | 2〜3日 | 0.5H |
| 月間の制作本数 | 4〜5本 | 15〜20本 |
| 公開後の最適化 | 手が回らない | 計測にもとづく改善を継続 |
※「1本あたりの制作工数」は、記事制作からCMSへの公開までの工程にかかる時間です。上記はHexabase自社の運用実績です。導入企業での結果は、体制と記事の内容によって変動します。
本サービスは、記事制作を代行するサービスではありません
AI駆動SEOコンテンツ内製化支援（以下、本サービス）は、SEO記事の制作と、公開後の最適化を、貴社のチームだけで回せる状態にするための支援サービスです。自動化の仕組みを構築し、その使い方・今後の運用方法を確立し、定着を支援します。
本サービスが自動化するのは、リサーチ、執筆、画像生成、入稿、計測といった作業です。何を書くか、どの記事を直すか、どう直すかを決めるのは、製品と顧客を理解している現場の担当者です。この役割分担が、このサービスの設計の中心にあります。
Hexabaseはクラウド基盤とAIエージェント実行環境を開発している会社です。自社の製品を知ってもらうためにオウンドメディアを運用しており、その制作工程を自動化して量産と最適化を回せるようにした仕組みが、本サービスの中身になっています。
仕組みを構築します
制作と最適化の2つのループを、貴社の環境に合わせて構築します。
判断の基準を引き継ぎます
キーワードの選び方、記事構成の型、リライトの判断基準を、実務を通じ定着を支援します。
段階的に手を離します
伴走の比率を計画的に下げ、貴社チームだけで回る状態をゴールに置きます。
目的は私たちが記事を作り続けることではありません。製品を一番よく理解している方が、記事の指示を出せる状態をつくることです。
現在の記事本数と体制から、内製化の進め方をご一緒に整理します
無料相談はこちらAI駆動開発の実績があるからこそ、提供できます
私たちはSEOの専門会社ではありません。AIを業務に組み込み、人とAIの役割を設計してきた開発会社です。その方法論を、自社のコンテンツ制作に適用したものが本サービスです。
① AI駆動開発の導入支援で積み上げた方法論
AI駆動開発セミナーの受講者は300名を突破しました。開発の現場で「AIに作業をさせ、人が判断する」体制をつくる支援を重ねています。どこを自動化し、どこを人に残すか——この線の引き方が、本サービスの設計の土台です。
受講者300名突破／導入事例 3社
② 基盤を自社開発している実装力
AIエージェント実行基盤 Captain.AI、コンテナ基盤 Kubo などを自社開発しています。既製ツールの組み合わせではなく、貴社の環境と要件に合わせて仕組みを設計・実装できます。
Captain.AI／Compass／Kubo／Hexabase BaaS
③ 自社のマーケティングで実践している
外販のために作った仕組みではなく、Hexabase自身がオウンドメディア運営の課題を解決するために作り、今も使いながら改善を続けているものです。
1本 2〜3日 → 1時間／月15〜20本
一般的なSEO支援会社との違いは、SEOの知見だけでなく、それを実際に動く仕組みとして作り上げる開発力を持っている点です。だから「やり方を教える」だけで終わらせず、動く仕組みそのものをお渡しできます。
本サービスが提供する4つの支援内容
① 制作と最適化の自動化フローの構築
制作フローと、公開後の順位・流入・コンバージョンを取得して改善対象を抽出する最適化フローを、貴社の環境とCMSに合わせて構築します。
② SEO・AI検索対応の型とリライト基準の引き継ぎ
キーワード選定の基準、記事構成のテンプレート、構造化データの方針、内部リンク設計のルール、そしてどの記事をいつ直すかを決めるリライトの判断基準をドキュメントとして提供します。
③ AI活用の実務トレーニング
構成の作り方、狙った品質を引き出すプロンプト設計、レビュー観点、改善の指示の出し方を、貴社の実際の記事を題材にした実務トレーニングとして伴走します。
④ 運用体制と改善サイクルの設計
誰が何を承認するのか、どの指標をいつ確認するのか、順位が伸びない記事をどの基準で改善対象にするのか。担当者が変わっても回り続ける運用ルールを設計します。
記事の制作と最適化を回す2つのループ
制作ループ
| # | 工程 | 内容 | 担当者の関与 |
|---|---|---|---|
| 01 | キーワード選定 | 検索ボリューム・競合性・検索意図の分類に、Search Consoleの実測データを掛け合わせ、狙うキーワードを優先度順に抽出。すでに対象キーワードが決まっている場合は、そのキーワードで対策します。 | 対象キーワードの承認 |
| 02 | リサーチ | 競合記事の構成分析、必要な情報の収集、盛り込むべき論点の洗い出し | — |
| 03 | 構成・執筆 | 問いの形の見出しと、直下に結論を置く構成の生成。トンマナ定義とNG表現を反映 | 構成のレビューと、盛り込む一次情報の指示 |
| 04 | 画像・構造化データ | アイキャッチ・図解の生成と、記事タイプに応じた構造化データの付与 | 選定 |
| 05 | 公開 | CMSへの入稿、内部リンク・メタ情報・著者情報・更新日の設定 | 公開の最終承認 |
最適化ループ
| # | 工程 | 内容 | 担当者の関与 |
|---|---|---|---|
| 06 | 計測 | 表示回数・順位・流入・コンバージョンに加え、LLM経由の流入と指名検索の推移を取得 | — |
| 07 | 改善対象の特定 | 順位が伸びていない記事、あと一歩で上位に届く記事、検索意図とずれている記事を基準にもとづいて抽出 | 対象と優先順位の判断 |
| 08 | 改善方針の決定 | 不足している論点、追加すべき一次情報、構成・構造化データの見直し箇所を提示 | 方針の決定（現場の知見が最も効く工程） |
| 09 | リライト・再公開 | 本文の修正、内部リンクの再設計、更新日の更新、再入稿 | 公開の承認 |
| 10 | 再計測 | 改善後の推移を追跡し、効果を確認。次の改善対象の判定に反映 | — |
検索エンジンやAIの仕様が変わっても、対応は「既存記事を直す」という同じ動作に落ちます。このループを持っていることが、変化への耐性になります。
AI検索に引用されるための設計
AIは、ページ全体ではなく「問いに対応する一節」を抜き出して回答に使います。抜き出されやすい形で書き、発信主体を機械が特定できる状態にすることが対策の中心です。
問いのすぐそばに答えを置く
見出しを検索者の問いの形にし、その直下に結論を1〜2文で置く。結論が段落の末尾にある構成は、抜き出しの対象になりにくくなります。
抜き出せる単位で書く
定義・数値・手順・比較を、それ単体で意味が通る文にする。前の段落を読まないと成立しない書き方は避けます。
構造化データを付ける
Article / FAQPage / HowTo / Organization / Product など。内容と発信主体を機械が判別する手がかりになります。
会社名・製品名の表記を統一する
会社名・製品名・著者名の表記統一、運営者情報、外部プロフィールとの一致。「誰が言っているか」の特定が引用の前提です。
一次情報を入れる
実測値、事例、現場の判断。要約で置き換えられない情報だけが、出典として選ばれる理由になります。
鮮度と根拠を示す
更新日、出典リンク、数値の取得時期。根拠のある記述が優先されます。
一次情報を持っているのは、外部の制作会社ではなく貴社です。製品の設計思想、導入時に実際に起きたこと、営業現場で繰り返される質問、社内の実測値。これらは委託先には存在しません。AI検索の時代にコンテンツを内製する最大の理由が、ここにあります。
AIクローラの方針、計測すべき指標、SEO対策の5レイヤーの全体像は、サービス資料で詳しく解説しています。
AIで内製化しても、記事の品質は保てるのか
内製化の検討で最も多くいただく質問です。対策のない導入では品質が落ちやすくなります。本サービスでは、品質を確認可能な基準に落とし、検証を工程に組み込むことで対処しています。
Q. ライティング経験のない担当者でも品質を保てるか
品質は個人のセンスではなく、確認できる基準に分解できます。検索意図との対応、自社の一次情報が含まれているか、数値や引用に出典があるか、トンマナに合っているか、NG表現がないか。これらをレビューシートとして明文化して渡します。担当者に求められるのは、上手く書くことではなく、基準を満たしているかを確認し、足すべき情報を指示することです。
Q. AIが書いた記事はSEOで評価されるのか
検索エンジンが評価しないのは、AIを使ったかどうかではなく、独自の価値を持たないコンテンツです。自社の一次情報を組み込む工程を必須のステップとして組み込んでいるため、AIの使用が評価の妨げになる設計にはしていません。
AI活用の開示については、業種や自主規制によって扱いが異なります。貴社の方針に沿った整理を導入時に行います。
Q. 自社のブランドトーンに合わせられるか
初期の構築フェーズで、既存の評価が高い記事やブランドガイドラインからトンマナを定義し、仕組みに組み込みます。生成された文章が「AIらしい」と感じられるのは、多くの場合トンマナが定義されていないまま使っているケースです。
Q. 内製化後に品質が落ちていかないか
引き継ぐのはツールだけではありません。レビュー基準、改善サイクルの手順、どの指標がどう動いたら異常と判断するかの目安を含めて引き渡します。運用開始後に品質が落ちていくのは、この監視の設計が欠けている場合です。引き継ぎ完了後も、定期的な更新やスポットでの相談を受けられる体制を用意しています。
内製化までのロードマップ
診断・設計
現在の記事本数・工数・体制・CMS環境・AI検索対応状況のヒアリング。内製化診断レポートの提示。2つのループの設計
構築・伴走運用
自動化フローの構築。実際の記事制作を一緒に回しながら、担当者がツールと型を習得
最適化ループの立ち上げ
計測の設計とリライト基準の引き継ぎ。改善サイクルを実際に回しながら定着させる
次走スタート
貴社チームのみで制作と最適化が回る状態へ。以降は仕組みの利用と軽微なサポートのみ
外注継続・自力でのAI活用・内製化支援の比較
| 外注を継続 | 自力でAI活用 | 型と基準づくりを伴走支援 | |
|---|---|---|---|
| 立ち上がりの速さ | すぐ発注できる | 試行錯誤の期間が必要 | 設計済みの型で短縮できる |
| 記事の量産 | 発注量に応じて可能 | 可能 | 可能 |
| 公開後の最適化 | 発注単位を作りにくく、回りにくい | 基準づくりから自社で行う | 基準ごと引き継ぎ、ループとして構築 |
| AI検索対応 | 対応範囲が契約に含まれにくい | 情報収集から自社で行う | 型と基準を引き継ぎ、更新で追随 |
| 製品の文脈の反映 | 共有コストが継続的に発生 | 現場が持っている | 現場が指示を出す設計 |
| ノウハウの所在 | 委託先 | 自社 | 自社 |
「自力でAI活用」は、コストだけを見れば最も安い選択肢です。実際に自走できている企業もあります。本サービスの位置づけは、その設計と試行錯誤にかかる期間を短縮すること、そして最適化ループとAI検索対応まで含めて立ち上げることにあります。
どの選択肢が適しているか、ご一緒に整理します
Hexabase自身の運用実績
本サービスで提供する仕組みは、外販のために新しく作ったものではありません。Hexabaseが自社オウンドメディアの運用のために構築し、現在も改善を続けているものです。もともと記事制作は社内で行っていましたが、1本あたり2〜3日を要していました。この工程を自動化した結果が以下です。
※記事制作において、外部のライターや制作会社への委託は行っていません。上記は社内の手作業を自動化したことによる変化です。SEO効果を実感するまでの期間は、体制や記事の内容によってケースバイケースです。
AI検索時代のSEO内製化ガイド（無料）
AI検索の時代に必要なSEO対策の全体像と、本サービスの内容をまとめた資料です。全28ページ、フォームにご入力のうえ無料でダウンロードいただけます。
検索環境の変化
検索の入口が変わったこと、変わらないことと変わること、記事を増やしても成果が伸びない理由、量産と最適化の2つのループ
いま必要なSEO対策の全体像
SEO対策の5レイヤー（技術基盤／コンテンツ設計／一次情報とE-E-A-T／AI検索対応／計測と改善）、AI検索に引用されるための設計、AIクローラの方針と流入計測、見る指標の変化
サービスのご紹介
判断と作業の役割分担、2つのループの詳細、提供する支援内容、品質の定義と検証、ロードマップ、自社の運用実績
こんな方におすすめです
- ✓社内でAI検索への対応を検討している、または提案する必要がある方
- ✓記事制作の内製化を検討しており、比較検討の材料が必要な方
- ✓上長・関連部署に共有できる資料をお探しの方
SEO内製化ガイド全28ページ
※フォームにご入力いただくとダウンロードできます。
ご利用の流れ
無料相談無料
現在の記事本数・工数・体制・最適化やAI検索対応の状況をヒアリング（オンライン30〜60分）
ご契約・伴走支援の開始ご契約
内製化診断レポートのご提示
2つのループの設計案、AI検索対応の優先順位、想定期間
トライアル
自動化フローを使った記事制作の実演
定期トレーニング・ナレッジの引き継ぎ
自走比率の引き上げ → 自社運用スタート
※Step 01（無料相談）のみ無料です。Step 02のご契約以降、内製化診断レポートのご提示からトライアルまでを通して、進め方を具体化していきます。
よくあるご質問
記事の制作も、公開後の改善も、社内リソースで。
無料相談では、現在の記事制作の体制と、量産・最適化・AI検索対応それぞれの進め方を整理します。適合しないと判断した場合は、その旨をお伝えします。
まずは資料で全体像を確認したい方は、「AI検索時代のSEO内製化ガイド」をご覧ください。